Deteção de notícias falsas
utilizando algoritmos de ML
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O crescimento contínuo das redes sociais tem proporcionado aos utilizadores uma forma mais conveniente de aceder a notícias do que antes e, por isso, é possível que algumas informações erradas ou rumores sejam gerados e espalhados pela web, levando outros utilizadores a acreditar e propagá-los como mentiras não intencionais. A classificação das notícias é feita com base no nível de semelhança entre o significado semântico e a redação semelhante do seu texto. Estes vectores de palavras do corpo e da cabeça são utilizados para descobrir a semelhança semântica das palavras. P...
O crescimento contínuo das redes sociais tem proporcionado aos utilizadores uma forma mais conveniente de aceder a notícias do que antes e, por isso, é possível que algumas informações erradas ou rumores sejam gerados e espalhados pela web, levando outros utilizadores a acreditar e propagá-los como mentiras não intencionais. A classificação das notícias é feita com base no nível de semelhança entre o significado semântico e a redação semelhante do seu texto. Estes vectores de palavras do corpo e da cabeça são utilizados para descobrir a semelhança semântica das palavras. Propomos uma arquitetura de rede neural feed forward para detetar notícias semanticamente equivalentes. A rede neural proposta começa por transformar as palavras em palavras incorporadas, utilizando uma grande coleção de dados não rotulados, e depois aplica uma rede de feed forward para construir representações vectoriais para a cabeça e o corpo. Analisaremos e executaremos as nossas experiências para prever as notícias falsas utilizando a aprendizagem automática e a rede neural.
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